• 测量的准确性[时间范围：一年]
  机器测量的石头直径（或胆管下端的宽度）与医生的学位一致。机器测量结果 - 医生金标准测量结果| /医生金标准测量。
• 石材清除成功率[时间范围：一年]
  石头是否已成功清除
• 石头预测的敏感性[时间范围：一年]
  也就是说，机器预测石头数量的敏感性。敏感性=机器正确预测的微积分数/实际计算的数量。
• 操作时间[时间范围：手术期间]
  是指十二指肠乳头指南线的成功插管到内窥镜戒断的开始。
• 去除石段时间[时间范围：手术期间]
  是指十二指肠乳头指南线的成功插管到内窥镜戒断的开始。

内窥镜检查是诊断消化道疾病的一种常规和可靠方法。常见的内窥镜检查是胃镜检查，结肠镜检查，胶囊内窥镜检查和肠镜检查，超声胃镜检查，ERCP和其他相关技术，可用于早期胃癌和药物癌，食道乌尔癌，食管乌尔癌，食道乌尔奇。 ，病变前的胃，肠道息肉和腺瘤和结直肠病变，炎症性肠病，胰腺疾病，胆道疾病诊断和随访。在目前，消化性内窥镜检查几乎涵盖了绝大多数疾病的诊断，也可以通过基于内窥镜的技术（例如内窥镜检查和ERCP）（在此研究人员共同参考内窥镜检查）来实现消化系统的疾病，而内窥镜检查也无法直接看到。可以看出，消化性内窥镜检查对于诊断消化疾病和DEV具有重要意义消化领域的势力。

随着这些相关技术的普及，内窥镜检查的数量迅速增加，这进一步增加了内镜医生的工作量。高负载内窥镜检查员内窥镜检查的操作将降低内窥镜检查的质量，这很容易出现诸如检查覆盖率不完全的问题和病变不完整的问题。在消化性内窥镜检查中，中国存在一些问题，例如缺乏内窥镜医师和分布不平，内窥镜检查的质量不符合标准。这些问题需要紧急解决，以减轻患者的疼痛，节省医疗资源，节省患者的时间和金钱，并确保患者的医疗治疗质量。

在2015年，深度学习的提议为人工智能领域带来了巨大变化，这使人工智能的发展跃升到了新的LevelC.puter Vision是一门研究如何使机器“看到”的科学。通过深度学习，摄像机和计算机可以替换人眼，以执行机器视觉，例如目标识别，跟踪和测量。近年来，医学成像和计算机视觉领域的互化合作也是近年来的研究热点之一。目前，它主要应用于病变和质量控制的自动识别和检测，并取得了良好的结果。它可以帮助医生找到病变，进行疾病诊断并标准化医生的手术，以提高医生的运作质量。在成熟的技术支持下，它具有良好的前景和应用价值，可以开发内窥镜操作系统以进行病变检测和病变检测和基于人工智能方法（例如深度学习）的质量控制。

在这项研究中，研究人员提出了一项有关人工智能系统逆行胆管造影术的有效性的前瞻性研究。这些受试者将包括在分析组中。 AI辅助系统有助于内窥镜医生估计内窥镜逆行胆管造影对胆总管质石病的难度，并根据指南和难度得分提出建议。研究人员使用了拆除时间，石材提取的成功率和运营时间来反映操作的难度，并评估了AI系统的结果是否正确。

• 胃肠道疾病
• 内窥镜检查
• 人工智能
• 胆管造影，内窥镜逆行

纳入标准：

• 谁需要ERCP及其相关测试，以进一步定义消化道疾病的特征
• 能够阅读，理解和签署知情同意书
• 研究人员认为，受试者可以理解临床研究的过程，愿意并且能够完成所有研究程序和随访，并与研究程序合作
• 天然十二指肠乳头的患者

排除标准：

• 参加了其他临床试验，已签署了知情同意，并在其他临床试验的随访期内
• 在过去的5年中患有毒品，酒精滥用或精神障碍
• 怀孕或哺乳的妇女
• 具有先前胆道括约肌切开术的受试者
• 研究人员确定受试者不适合ERCP和相关测试
• 研究人员认为受试者参加临床试验的高风险疾病或其他特殊疾病不合适
• 已知更严重的胰腺癌患者
• 3天内胰腺炎' target='_blank'>急性胰腺炎患者
• 如预期
• 急性心血管和脑血管疾病

• 测量的准确性[时间范围：一年]
  机器测量的石头直径（或胆管下端的宽度）与医生的学位一致。机器测量结果 - 医生金标准测量结果| /医生金标准测量。
• 石材清除成功率[时间范围：一年]
  石头是否已成功清除
• 石头预测的敏感性[时间范围：一年]
  也就是说，机器预测石头数量的敏感性。敏感性=机器正确预测的微积分数/实际计算的数量。
• 操作时间[时间范围：手术期间]
  是指十二指肠乳头指南线的成功插管到内窥镜戒断的开始。
• 去除石段时间[时间范围：手术期间]
  是指十二指肠乳头指南线的成功插管到内窥镜戒断的开始。

内窥镜检查是诊断消化道疾病的一种常规和可靠方法。常见的内窥镜检查是胃镜检查，结肠镜检查，胶囊内窥镜检查和肠镜检查，超声胃镜检查，ERCP和其他相关技术，可用于早期胃癌和药物癌，食道乌尔癌，食管乌尔癌，食道乌尔奇。 ，病变前的胃，肠道息肉和腺瘤和结直肠病变，炎症性肠病，胰腺疾病，胆道疾病诊断和随访。在目前，消化性内窥镜检查几乎涵盖了绝大多数疾病的诊断，也可以通过基于内窥镜的技术（例如内窥镜检查和ERCP）（在此研究人员共同参考内窥镜检查）来实现消化系统的疾病，而内窥镜检查也无法直接看到。可以看出，消化性内窥镜检查对于诊断消化疾病和DEV具有重要意义消化领域的势力。

随着这些相关技术的普及，内窥镜检查的数量迅速增加，这进一步增加了内镜医生的工作量。高负载内窥镜检查员内窥镜检查的操作将降低内窥镜检查的质量，这很容易出现诸如检查覆盖率不完全的问题和病变不完整的问题。在消化性内窥镜检查中，中国存在一些问题，例如缺乏内窥镜医师和分布不平，内窥镜检查的质量不符合标准。这些问题需要紧急解决，以减轻患者的疼痛，节省医疗资源，节省患者的时间和金钱，并确保患者的医疗治疗质量。

在2015年，深度学习的提议为人工智能领域带来了巨大变化，这使人工智能的发展跃升到了新的LevelC.puter Vision是一门研究如何使机器“看到”的科学。通过深度学习，摄像机和计算机可以替换人眼，以执行机器视觉，例如目标识别，跟踪和测量。近年来，医学成像和计算机视觉领域的互化合作也是近年来的研究热点之一。目前，它主要应用于病变和质量控制的自动识别和检测，并取得了良好的结果。它可以帮助医生找到病变，进行疾病诊断并标准化医生的手术，以提高医生的运作质量。在成熟的技术支持下，它具有良好的前景和应用价值，可以开发内窥镜操作系统以进行病变检测和病变检测和基于人工智能方法（例如深度学习）的质量控制。

在这项研究中，研究人员提出了一项有关人工智能系统逆行胆管造影术的有效性的前瞻性研究。这些受试者将包括在分析组中。 AI辅助系统有助于内窥镜医生估计内窥镜逆行胆管造影对胆总管质石病的难度，并根据指南和难度得分提出建议。研究人员使用了拆除时间，石材提取的成功率和运营时间来反映操作的难度，并评估了AI系统的结果是否正确。

• 胃肠道疾病
• 内窥镜检查
• 人工智能
• 胆管造影，内窥镜逆行

纳入标准：

• 谁需要ERCP及其相关测试，以进一步定义消化道疾病的特征
• 能够阅读，理解和签署知情同意书
• 研究人员认为，受试者可以理解临床研究的过程，愿意并且能够完成所有研究程序和随访，并与研究程序合作
• 天然十二指肠乳头的患者

排除标准：

• 参加了其他临床试验，已签署了知情同意，并在其他临床试验的随访期内
• 在过去的5年中患有毒品，酒精滥用或精神障碍
• 怀孕或哺乳的妇女
• 具有先前胆道括约肌切开术的受试者
• 研究人员确定受试者不适合ERCP和相关测试
• 研究人员认为受试者参加临床试验的高风险疾病或其他特殊疾病不合适
• 已知更严重的胰腺癌患者
• 3天内胰腺炎' target='_blank'>急性胰腺炎患者
• 如预期
• 急性心血管和脑血管疾病